ARCH(p)-Modell

von Engle (1982) vorgeschlagenes Modell zur Modellierung von Heteroskedastizität in Zeitreihen (engl. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, ARCH), bei dem angenommen wird, dass die bedingte Varianz des stochastischen Störterms ε_t in der Form

von p quadrierten Vorperiodenwerten abhängt, d.h. einem autoregressiven Prozess (AR(p)-Prozess) folgt. Ob eine solche Modellierung empfehlenswert ist, kann durch einen ARCH-Test geprüft werden.

Durch eine ARCH-Modellierung der Heteroskedastizität bleibt OLS (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche) ein effizienter und konsistenter (linearer) Schätzer. Es existiert jedoch ein effizienterer (nicht-linearer) GLS-Schätzer (Kleinstquadratemethode, verallgemeinerte), der die Parameter des gesamten ARCH-Modells (ursprüngliche Modellgleichung und störtermbestimmende Gleichung, die obige Varianz verursacht) schätzt.